A、两层
B、三层
C、一层
D、四层
答案：A
A. 数据优化
B. 数据增强
C. 模型集成
D. 引入参数范数惩罚项
解析：常见的机器学习模型正则化方法包含数据增强、模型集成、引入参数范数惩罚项
A. 可以存储许多相关(激励，响应)模式对
B. 以分布、稳健的方式存储信息
C. 即使输入激励模式完全失真时，仍然可以产生正确的响应模式
D. 可在原存储中加入新的存储模式
A. 人工神经网络
B. 自动控制
C. 自然语言学习
D. 专家系统
A. 每次选择一个与残差相关性最大的特征
B. 是一种包裹式特征选择法
C. 基于线性回归平绝对误差最小化
D. 是通过对LASSO稍加修改而实现
解析：见算法解析
A. 分类分数
B. 最大边长度
C. 面积
D. nan
解析：见算法解析
A. Jaccard系数
B. FM指数
C. DB指数
D. Dunn指数
解析：见算法解析
A. 确定输入层和输出层的结点数目。
B. 选择网络拓扑结构
C. 初始化权值和偏置
D. 去掉有遗漏值的训练样例，或用最合理的值来代替
解析：见算法解析
解析：正确
A. ①③④
B. ①②③
C. ①③④
D. ①②④
解析：循环神经网最常常遇到的问题是：①.梯度消失②.词语依赖位置较远③.梯度爆炸
